Two-Stage算法RCNNRCNN由SS算法(selectivesearch)得到proposals，然后每一个proposal被送到CNN中提取特征，有SVM分类器去预测目标种类，RCNN将VOC07的mAP从(DPM保持的)上升到。SPPNet进一步提升精度，从，并且其推理速度相比SPPNet快了20倍FastRCNNVOC07精度提升到，然后其推理速度相比SPPNet又快了10倍FasterRCNN可以将two-stage的网络进行end2end的训练，并且在VOC07上精度达到，同时其运行速度达到了几乎实时。FPN2017年在FasterRCNN基础上提出FPN，在COCOmAP@.5上达到。One-Stage算法YOLOYOLO在2015年被提出，是深度学习领域的较早One-Stage的目标检测算法，在VOC07上精度在，速度可以达到155fps，可谓逆天！由于精度原因后来发布了YOLOV2，其成绩为45fpswithVOC07mAP=，后来在2018年发布了YOLOV3，吊打同期目标检测方法，直到现在YOLOV3的方法仍然不过时。SSDSSD方法是在2015年被提出来的，它是深度学习领域第二个One-Stage的检测器。同时兼顾了速度和精度，对后面的目标检测算法有着深远的影响。其成绩为(VOC07mAP=,VOC12mAP=,COCOmAP@.5=,mAP@[.5,.95]=),基于SSD的方法的目标检测算法非常地多。RetinaNetFocalLoss在这篇文章被提出来，主要解决的是类别不平衡的问题。深度人工智能学院图像生成项目。人工智能培训价格
（3）半监督学习（Semi-supervisedLearning）：这类学习方式，既用到了标签数据，又用到了非标签数据。给定一个来自某未知分布的有标记示例集L={(x1,y1),(x2,y2),…,(xl,yl)}，其中xi是数据，yi是标签。对于一个未标记示例集U={xl+1,xl+1,…,xl+u}，I《u，于是，我们期望学得函数f:X→Y可以准确地对未标识的数据xi预测其标记yi。这里均为d维向量,yi∈Y为示例xi的标记。半监督学习就是以“已知之认知（标签化的分类信息）”，扩大“未知之领域（通过聚类思想将未知事物归类为已知事物）”。但这里隐含了一个基本假设——“聚类假设（clusterassumption）”，其主要要义就是：“相似的样本，拥有相似的输出”。认识“感知机”所谓的感知机，其实就是一个由两层神经元构成的网络结构，它在输入层接收外界的输入，通过激励函数（含阈值）的变换，把信号传送至输出层，因此它也称之为“阈值逻辑单元（thresholdlogicunit）”。所有“有监督”的学习，在某种程度上，都是分类（classification）学习算法。而感知机就是有监督的学习，所以，它也是一种分类算法。感知机是如何学习的？对象本身的特征值，一旦确定下来就不会变化。因此，所谓神经网络的学习规则。上海语音识别人工智能培训学院深度人工智能学院真实商业项目帮助学员获得实战技能。
【第三阶段】12-大数据机器学习框架SparkMLlib【课程内容】以大数据主流分析框架为例，Spark内核架构，计算模型和原理，了解分布式机器学习原理，能够处理和解决大规模数据分析预处理和模型训练。【实战部分】电影推荐案例【课程目标】大数据机器学习主流分析框架，内核架构，计算模型和原理。了解和掌握Spark框架上的机器学习库MLlib的算法原理，核心数据抽象，以及应用MLlib。通过实战电影推荐演练，同时学习推荐系统算法和原理。【第四阶段】13-深度学习-基础【课程内容】深度学习主要概念，激励函数，超参数等，BP神经网络基础，卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，深度学习应用场景，经典深度学习网络结构等。【实战部分】MINIST手写识别案例电影评论文本分类案例、评论文本情感分析案例【课程目标】了解深度学习主要概念，激励函数等，以及BP神经网络基础，学习卷积，Pooling，Dropout等方法和原理，了解和掌握深度学习和经典深度学习网络结构等。
四、目标检测进展使用更好的引擎检测器中非常重要的一个部分就是特征提取的主干网络，如果backbone性能优良，检测器效果也会不错。例如FasterRCNN，SSD，RFCN其主干网络都是VGG或者resnet，如果对推理时间有要求，一般选取轻量级的网络作为主干网络，例如mobileNet-ssd就是mobileNet作为主干网络的SSD检测算法。所以说主干网络对时间的精度的影响非常大。VGG，在2014年被提出，有两种结构，分别是16层和19层，分别被称为VGG16和VGG19。VGG网络中使用3x3的卷积代替了5x5和7x7。GoogleNet，顾名思义这个网络由谷歌提出，将网络层数增到了22层，同时在网络中增加了BN层使得训练更加容易收敛Resnet，残差网络结构，在2015年被提出，其结构定制化程度非常高，从10层到152层都可以搭建，主要是解决了网络训练退化的问题，加入残差架构之后网络不会随着层数增加而产生退化现场。DenseNet，在残差网络的基础上进行修改，残差是有shortcut链接，而denseNet块是前面所有的层都与后面层有链接，所以是稠密链接。深度人工智能学院人工神经网络基础。
14-深度学习-高级【课程内容】理解RNN网络的数据流，了解BPTT算法，理解用于RNN网络的文本向量化方法，理解文本ensemble过程，理解Attention机制，构建用于文本分类的神经网络，熟悉RNN基础上的复杂网络结构Seq2seq。【实战部分】新闻分类实战(与传统分类算法做对比)、文本生成实战【课程目标】1）利用pytorch构建RNN网络，熟悉文本向量化过程，完成RNN网络的训练过程，理解文本生成过程，理解RNN与前馈神经网络的区别与联系。自由讨论学习：1、阶段考试；2、小组答辩项目实操；3、知识点回顾及重难点梳理与解答。【第五阶段】企业实用项目15-人工智能互联网应用：自动驾驶项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。16-深度学习企业应用：图像人脸识别项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。17-深度学习企业应用：聊天机器人（NLP应用）项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。18-人工智能企业应用：语音识别项目【项目实战】自主研发课程体系，项目案例暂不对外开发，请填写个人信息获取。19-人工智能面试攻略公司人工智能岗位重要技能需求。深度人工智能学院深度学习课程。北京AI人工智能培训就业好吗
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下面我们就用“误差”信息反向传播，来逐层调整网络参数。为了提高权值更新效率，这里就要用到下文即将提到的“反向模式微分法则（chainrule）”。求导中的链式法则一般化的神经网络示意图：为了简化理解，暂时假设神经元没有激励函数（或称激励函数为y=xy=x），于是对于隐含层神经元，它的输出可分别表示为：然后，对于输出层神经元有：于是，损失函数L可表示为公式：这里Y为预期输出值向量(由y1,y2,...,yi,...等元素构成)，实际输出向量为fi(w11,w12,...,wij,...,wmn)。对于有监督学习而言，在特定训练集下，输入元素xi和预期输出yi都可视为常量。由此可以看到，损失函数L，在本质上，就是一个单纯与权值wij相关的函数（即使把原本的激励函数作用加上去，除了使得损失函数的形式表现得更加复杂外，并不影响这个结论）。于是，损失函数L梯度向量可表示为公式：其中，这里的eij是正交单位向量。为了求出这个梯度，需要求出损失函数L对每一个权值wij的偏导数。链式求导示例图：当网络结构简单时，即使X到Z的每一个路径都使用前向模式微分（forward-modedifferentiation）”，也不会有很多路径，但一旦网络结构的复杂度上去了，这种“前向模式微分”。人工智能培训价格
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